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数据量大、业务情况复杂?看零售标准方案如何有序破局

奥威BI数据可视化软件,更高性价比,更懂企业!与你一起共建高效智能、系统化的企业数据可视化分析平台。

 

面对着数据量大,业务情况复杂的零售行业,稍微缺少点对零售业务、零售数据分析的了解都无法又快又稳地完成全面智能化、可视化的零售数据分析,甚至还可能因为经验不足、了解不深而一再踩坑,试错成本高、时间周期长,不利于及时实现零售数字化运营决策。

要说什么方案能够帮助数据量大、业务情况复杂的零售企业快速落地智能数据可视化分析,实现数字化运营决策,那就只有以经验为基础,结合零售业务特点、数据分析共性需求而打造的零售标准方案

零售标准方案

从打破数据孤岛,搭建数据共享分析出发,借助标准化零售数据分析模型、高效智能的内存计算等提高大数据智能可视化分析效率,实现BI系统秒响应、秒分析、秒呈现效果。

奥威BI零售数据分析 

1、打破数据孤岛,实现数据共享分析

零售数据来源往往十分多,导致其分析口径不统一。这是导致数据孤岛的主要原因,要解决它,就得整合各来源数据,统一分析口径与标准,打下数据共享分析的基础。

零售标准方案采用爬虫、对接系统、填报的方式,将线上线下不同来源的零售数据一一整合起来,经ETL工具做高效清洗整理,统一分析口径与标准,打破数据孤岛。

2、标准化零售数据分析模型,将分析系统化

在充足的经验支持下,对零售数据分析模型标准化,搭建了销售、库存、财务等核心的零售数据分析模型,可在短时间内将整个零售企业的数据分析框架构建起来,又快又安稳地搭建高效智能的零售数据可视化分析平台。

3、内存计算等功能技术,提高效率,分析秒响应

内存计算等功能技术可以很好地提高零售指标的计算、分析效率,比如使用内存计算中历史聚合可以快速计算出各商品的库存、库存可卖天数,为商品的采购、库存、上架等系列工作做参考。

在提升分析效率的方面,BI数据可视化分析软件也进行了优化升级,比如采用微服务框架,克服因数据量越来越大导致的效率变慢问题;内存计算智能排程,减少数据库交互、共用中间结果、实行并行计算等。

零售标准方案+奥威BI数据可视化分析软件,两者强强联合,可大大提高效率、降低风险,又快又安稳地实现多维自助的零售数据可视化分析。

 

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